Feeding Behavior Identifies Dairy Cows at Risk for Metritis
Notice bibliographique
Résumé
Dairy cows experience a high incidence of disease and metabolic disorders in the weeks immediately following calving, but early and accurate diagnosis remains a challenge. Cows suffering from metritis, one common disease following calving, exhibit reduced milk yield and reproductive performance. However, afflicted cows show few overt signs of illness and frequently go unnoticed in the absence of veterinary examination. To determine whether changes in feeding behavior could be used to identify animals at risk for metritis, attendance at the feed alley was monitored continuously for 26 Holstein cows during the transition period, beginning 2 wk before and ending 3 wk after calving. Every 3 +/- 1 d, cows were examined for metritis based on rectal body temperature and condition of vaginal discharge. Over the 3 wk of observations after calving, 69% of cows showed some signs of metritis. These cows spent on average 22 min/d less time at the feed alley during the transition period than did non-metritic cows. For every 10-min decrease in average daily feeding time, cows were twice as likely to be diagnosed with metritis. A threshold of 75 min of average daily feeding time was 89% sensitive and 62% specific for detection of acute metritis. In conclusion, reduced time at the feeder can be used to identify dairy cows at risk for metritis. More research is required to determine how soon before calving at-risk cows can be identified and whether these behavioral differences can also be used in the early diagnosis of other diseases or metabolic disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».